图解DeepSeek-R1的创新训练和推理模型实现原理

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                           版权声明  转自架构师，版权属于原作者，仅用于学术分享 DeepSeek-R1的发布在AI发展进程中具有里程碑式的意义，尤其对机器学习研发社区而言意义重大，主要原因有二： 开源策略：提供了经过轻量化处理的蒸馏版本 技术透明：公开分享了如何构建类似OpenAI O1这样对的推理模型的完整训练方法 接下来，让我们深入了解这个模型是如何构建的。 目录 大语言模型的基本训练流程 DeepSeek-R1的创新训练方法   2.1 专注于长链式推理的监督数据集   2.2构建专精推理的过渡模型   2.3基于大规模强化学习的核心技术     2.3.1R1-Zero：推理导向的强化学习     2.3.2利用过渡模型生成高质量训练数据     2.3.3全方位的强化学习优化 一、大语言 ………………………………